Barkeeper
Speisenzubereitung und ServiceKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
Mittel· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03
0.000
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25
0.26
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert
Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 76% diesen Wert.
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
16 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Create drink recipes.35-3011 | 0.010042.1 |
Mix ingredients, such as liquor, soda, water, sugar, and bitters, to prepare cocktails and other drinks.35-3011 | 0.009138.3 |
Check identification of customers to verify age requirements for purchase of alcohol.35-3011 | 0.002711.5 |
Take beverage orders from serving staff or directly from patrons.35-3011 | 0.00208.2 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Balance cash receipts.O*NET Task ID 2225 | 1.0 |
Create drink recipes.O*NET Task ID 2241 | 1.0 |
Order or requisition liquors and supplies.O*NET Task ID 2233 | 0.5 |
Arrange bottles and glasses to make attractive displays.O*NET Task ID 2236 | 0.5 |
Plan, organize, and control the operations of a cocktail lounge or bar.O*NET Task ID 2237 | 0.5 |
Plan bar menus.O*NET Task ID 2239 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Occupation information
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Mai 2026: Anthropic observed-exposure score: 0% (physical/in-person). Zero observed exposure. Physical/in-person work — AI deployment effectively absent.
[Quelle: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]